Sum of integrated emissions detecting ammonia from 1 to 10,000 ppm using 405nm induced fluorescence of vapochromic coordination polymers
Notice bibliographique
Résumé
A common problem in fluorescence detection of gases like ammonia over a wide range from Parts Per Millions (ppm) to 10,000’s ppm (~saturation) is that often over a 0 to 1000 ppm range the spectrums show almost no visible changes. For many materials common detection methods like integrated emission, spectral subtraction, peak wavelength shift, peak intensity, FWHM, asymmetry all show only small fluorescent spectrum changes with ppm, typically shift <0.1% at 1000 ppm. Hence metrics more sensitive to subtle spectral changes are needed. We are exploring this with three different Vapochromic Coordination Polymers (VCP). which fluorescence when exposed to NH3 but in different ways: Zn[Au(CN)2]2, shifts its peak from 470 to 530nm under high concentration while peak intensity grows 3 to 5X, but shows tiny change <1000 ppm. Another VCP In2[Pt(CN)4]3 shifts opposite, from 560nm (yellow) to 530nm but with even less change <1000ppm while Zn[Pt(CN)4] fluoresces at the short 430nm. To enhance subtle differences we use a 405nm laser diode excitation where the narrow 4nm stimulation does not mask short λ contributions. Observing emission with a USB spectrometer we increase the slight spectra changes by dividing the spectrum into 10nm bins, integrate the emission in each bin relative to that of 0 ppm exposure, then sum all the bins (Sum of Integrated Emissions, SIE). This emphasizes wavelength regions having rapid relative change at different ammonia ppm’s. SIE gives excellent sensitivity in most ppm ranges, but at mid range 100 to 500 ppm regions it changes <1%: eg Zn[Au(CN)2]2, There some SIE bins decline while others increase due to the peak spectral shifts so it best to observe fewer SIE bins and look for ranges showing increasing values creating a second metric, Limited Range SIE, eg for Zn:Au 430 to 470nm bins show an accurate linear response. In many spectral fluorescence cases the region where the longer wavelength peak begins to dominate it is best to focus on regions outside of the peak maxim.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».